Временная система - Википедия - Time-variant system

А временная система это система выходная характеристика которого зависит от момента наблюдения, а также от момента подачи входного сигнала[1]. Другими словами, временная задержка или временное опережение входа не только сдвигает выходной сигнал во времени, но также изменяет другие параметры и поведение. Системы, зависящие от времени, по-разному реагируют на один и тот же ввод в разное время. Противоположное верно для неизменный во времени системы (TIV).

Обзор

Есть много хорошо разработанных техники для работы с реакцией линейных инвариантных во времени систем, таких как Лаплас и Преобразования Фурье. Однако эти методы не совсем подходят для систем с изменяющимся временем. Система, претерпевающая медленное изменение во времени по сравнению с ее постоянными времени, обычно может рассматриваться как инвариантная во времени: они близки к инвариантной во времени в малом масштабе. Примером этого является старение и износ электронных компонентов, которые происходят в течение многих лет и, таким образом, не приводят к какому-либо качественному поведению, отличному от того, которое наблюдается в системе, не зависящей от времени: изо дня в день они фактически являются временем неизменны, хотя из года в год параметры могут меняться. Другие линейные изменяющиеся во времени системы могут вести себя больше как нелинейные системы, если система изменяется быстро - значительно различаясь между измерениями.

О вариативной во времени системе можно сказать следующее:

  • Имеет явную зависимость от времени.
  • У него нет импульсивный ответ в обычном понимании. Система может характеризоваться импульсной характеристикой, за исключением того, что импульсная характеристика должна быть известна в каждый момент времени.
  • Это не стационарно

Линейные изменяющиеся во времени системы

Системы с линейно-временным вариантом (LTV) - это системы, параметры которых изменяются со временем в соответствии с ранее указанными законами. Математически существует четко определенная зависимость системы от времени и от входных параметров, которые меняются с течением времени.

Для решения нестационарных систем алгебраические методы учитывать начальные условия системы, то есть, является ли система системой с нулевым или ненулевым входом.

Примеры вариативных во времени систем

Следующие системы, изменяющиеся во времени, нельзя смоделировать, предполагая, что они неизменны во времени:

  • Самолет - Временные характеристики обусловлены разной конфигурацией рулевых поверхностей во время взлета, крейсерского полета и посадки, а также постоянно уменьшающимся весом из-за расхода топлива.
  • Термодинамический отклик Земли на входящие Солнечное излучение меняется со временем из-за изменений в земных альбедо и наличие парниковые газы в атмосфере[2] [3].
  • Голосовой тракт человека - это изменяющаяся во времени система, функция передачи которой в любой момент времени зависит от формы речевых органов. Как и в любой заполненной жидкостью трубке, резонансы (называемые форманты ) изменяются как органы голоса, такие как язык и велум двигаться. Таким образом, математические модели речевого тракта изменяются во времени с передаточными функциями. линейно интерполированный между штатами с течением времени[4].
  • Линейный меняющиеся во времени процессы, такие как амплитудная модуляция происходят в масштабе времени, аналогичном или более быстром, чем у входного сигнала. На практике амплитудная модуляция часто реализуется с помощью инвариантной во времени системы нелинейный такие элементы, как диоды.
  • Дискретное вейвлет-преобразование, часто используемый в современной обработке сигналов, является временным, потому что он использует истребление операция.
  • Адаптивные фильтры в цифровая обработка сигналов (DSP) - это временные фильтры. Они следят за изменяющимся во времени входным сигналом и учатся различать нежелательный цифровой сигнал (обычно шум) и полезный сигнал, скрытый вместе на входе. Наиболее типичная реализация адаптивных фильтров - метод наименьшего среднего квадрата (LMS).[5]. Алгоритм LMS - это метод последовательного приближения, который позволяет получить оптимальные коэффициенты фильтра, необходимые для минимизации ошибки (или нежелательного сигнала). Коэффициенты фильтра будут меняться со временем и обновляться по мере изменения входного сигнала.[5]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Черняков, Михаил (2003). Введение в параметрические цифровые фильтры и генераторы. Вайли. С. 47–49. ISBN  978-0470851043.
  2. ^ Сун, Тэхонг; Юн, Санг; Ким, Кён (13.07.2015). «Математическая модель почасовой солнечной радиации в различных погодных условиях для динамического моделирования солнечного органического цикла Ренкина». Энергии. 8 (7): 7058–7069. Дои:10.3390 / en8077058. ISSN  1996-1073.
  3. ^ Альзахрани, Ахмад; Шамси, Пурья; Дагли, Джихан; Фирдоуси, Мехди (2017). «Прогнозирование солнечной радиации с использованием глубоких нейронных сетей». Процедуры информатики. 114: 304–313. Дои:10.1016 / j.procs.2017.09.045.
  4. ^ Штрубе, Х. (1982). «Волновые меняющиеся во времени цифровые фильтры и модели речевого тракта». ICASSP '82. Международная конференция IEEE по акустике, речи и обработке сигналов. Париж, Франция: Институт инженеров по электротехнике и радиоэлектронике. 7: 923–926. Дои:10.1109 / ICASSP.1982.1171595.
  5. ^ а б Гайдеки, Патрик (2004). Основы цифровой обработки сигналов: теория, алгоритмы и проектирование оборудования. Ограниченная книга MPG, Корнуолл: Институт инженеров-электриков (IEE), Великобритания. С. 387–401. ISBN  978-0852964316.